La puntuació BLEU és una mètrica àmpliament utilitzada per avaluar el rendiment dels models de traducció automàtica. Mesura la similitud entre una traducció generada per màquina i una o més traduccions de referència. En el context d'un model de traducció personalitzat entrenat amb AutoML Translation, la puntuació BLEU pot proporcionar informació valuosa sobre la qualitat i l'eficàcia de la sortida del model.
Per entendre com s'utilitza la puntuació BLEU, és important comprendre primer els conceptes subjacents. BLEU són les sigles de Bilingual Evaluation Understudy, i es va desenvolupar com una manera d'avaluar automàticament la qualitat de les traduccions automàtiques comparant-les amb les traduccions de referència generades per humans. La puntuació oscil·la entre 0 i 1, amb una puntuació més alta indicant una millor traducció.
AutoML Translation és una potent eina que ofereix Google Cloud AI Platform que permet als usuaris entrenar models de traducció personalitzats amb les seves pròpies dades. Un cop s'ha entrenat el model, es pot utilitzar per generar traduccions per al nou text d'entrada. Aleshores, la puntuació BLEU es pot utilitzar per avaluar la qualitat d'aquestes traduccions.
Per calcular la puntuació BLEU, les traduccions generades pel model es comparen amb una o més traduccions de referència. La comparació es basa en n-grams, que són seqüències contigües de n paraules. La puntuació BLEU té en compte no només la precisió dels n-grams en la traducció generada pel model, sinó també la seva presència a les traduccions de referència. Això ajuda a captar tant l'adequació com la fluïdesa de les traduccions.
Il·lustrem-ho amb un exemple. Suposem que tenim una traducció de referència: "El gat està assegut a l'estora". I el model genera la següent traducció: "El gat s'asseu a la catifa". Podem dividir aquestes frases en n grams:
Referència: ["El", "gat", "és", "assegut", "a", "el", "estora"] Model: ["El", "gat", "assegut", "allà", "el", "estora"]
En aquest cas, el model tradueix correctament la majoria dels n-grams, però no té el temps verbal ("és" vs. "seu"). La puntuació BLEU ho reflectiria assignant una puntuació més baixa a la traducció.
La puntuació BLEU es pot calcular mitjançant diversos mètodes, com ara la penalització de precisió i brevetat modificada. La precisió modificada explica el fet que una traducció pot contenir múltiples ocurrències d'un n-grama, mentre que la penalització de la brevetat penalitza les traduccions que són significativament més curtes que les traduccions de referència.
En avaluar la puntuació BLEU d'un model de traducció personalitzat entrenat amb AutoML Translation, els usuaris poden obtenir informació sobre el rendiment del model i identificar àrees de millora. Poden comparar les puntuacions BLEU de diferents models o iteracions per fer un seguiment del progrés i prendre decisions informades sobre la selecció o l'ajustament del model.
La puntuació BLEU és una mètrica valuosa per avaluar el rendiment dels models de traducció personalitzats entrenats amb AutoML Translation. Proporciona una mesura quantitativa de la qualitat de les traduccions generades a màquina comparant-les amb traduccions de referència. Mitjançant l'anàlisi de la puntuació BLEU, els usuaris poden avaluar l'eficàcia dels seus models i prendre decisions basades en dades per millorar la qualitat de la traducció.
Altres preguntes i respostes recents sobre Traducció AutoML:
- Quins són els passos necessaris per crear un model de traducció personalitzat amb AutoML Translation?
- Com fa la traducció AutoML la bretxa entre les tasques de traducció genèriques i els vocabularis de nínxol?
- Quin és el paper d'AutoML Translation en la creació de models de traducció personalitzats per a dominis específics?
- Com poden ser beneficiosos els models de traducció personalitzats per a la terminologia i els conceptes especialitzats en aprenentatge automàtic i IA?